Blenderbot 微调

我一直在尝试微调 HuggingFace 的对话模型：Blendebot。我已经尝试过官方拥抱脸网站上给出的传统方法，该方法要求我们使用 trainer.train() 方法来完成此操作。我使用 .compile() 方法尝试了它。我尝试过使用 PyTorch 以及 TensorFlow 对我的数据集进行微调。这两种方法似乎都失败了，并给我们一个错误，指出没有适用于 Blenderbot 模型的编译或训练方法。我什至在网上到处查了一下 Blenderbot 如何对我的自定义数据进行微调，但没有任何地方正确提到运行时不会抛出错误。我浏览了 Youtube 教程、博客和 StackOverflow 帖子，但没有一个回答这个问题。希望有人能在这里回复并帮助我。我也愿意使用其他 HuggingFace 对话模型进行微调。

这是我用来微调 Blenderbot 模型的链接。

微调方法：https://huggingface.co/docs/transformers/training https://huggingface.co/docs/transformers/training

搅拌机机器人：https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/blenderbot https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/blenderbot

from transformers import BlenderbotTokenizer, BlenderbotForConditionalGeneration
mname = "facebook/blenderbot-400M-distill"
model = BlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
tokenizer = BlenderbotTokenizer.from_pretrained(mname)


#FOR TRAINING: 

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=small_train_dataset,
    eval_dataset=small_eval_dataset,
    compute_metrics=compute_metrics,
)
trainer.train()

#OR

model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-5),
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=tf.metrics.SparseCategoricalAccuracy(),
)

model.fit(tf_train_dataset, validation_data=tf_validation_dataset, epochs=3)

这些都不起作用。

也许尝试使用TFBlenderbotForConditionalGeneration类为Tensorflow。它有你需要的东西：

import tensorflow as tf
from transformers import BlenderbotTokenizer, TFBlenderbotForConditionalGeneration

mname = "facebook/blenderbot-400M-distill"
model = TFBlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
tokenizer = BlenderbotTokenizer.from_pretrained(mname)

model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-5),
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=tf.metrics.SparseCategoricalAccuracy(),
)
....

See the docs https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/blenderbot#transformers.TFBlenderbotForConditionalGeneration了解更多信息。